A complex DICER1 syndrome phenotype associated with a germline pathogenic variant affecting the RNase IIIa domain of DICER1
Notice bibliographique
Résumé
Background Germline pathogenic variants in DICER1 cause DICER1 syndrome, an autosomal dominant, pleiotropic tumour predisposition syndrome with variable expressivity and reduced penetrance for specific dysplastic and neoplastic lesions. Recently, a syndrome with the acronym GLOW ( G lobal developmental delay, L ung cysts, O vergrowth, W ilms tumour) was described in two children with mosaic missense mutations in hotspot residues of the DICER1 RNase IIIb domain. Methods Whole genome sequencing, exome sequencing, Sanger sequencing, digital PCR and a review of Wilms tumours with DICER1 RNase III domain mutations were performed. Results A de novo heterozygous c.4031C>T (p.S1344L) variant in the sequence encoding the RNase IIIa domain of DICER1 was detected. Clinical investigations revealed a phenotype that resembles the GLOW subphenotype of DICER1 syndrome. Conclusion The phenotypic overlap between patients with p.S1344L mutation and GLOW syndrome provide clinical support for recent discoveries that RNase IIIa-Ser1344 site mutations impede miRNA-5p biogenesis analogous to DICER1 hotspot mutations in the RNase IIIb domain. We show that an individual with a heterozygous germline p.S1344L mutation has a severe form of DICER1 syndrome (‘DICER1 syndrome plus’), with notable features of intellectual disability, macrocephaly, physical abnormalities, Wilms tumour and a well-differentiated fetal adenocarcinoma of the lung.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».